Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 7 No. 2 (2022) 63 - 70

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Support Vector Regression Dalam Prediksi Penurunan Jumlah Kasus Penderita Covid-19
Dodi Suprayogi 1 , Hilman Ferdinandus Pardede 2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2 Pusat Penelitian Informatika, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
1 dodievangelion@gmail.com, 2 hilman@nusamandiri.ac.id

## Abstract
The spread of the COVID-19 virus is very worrying and continues to spread and spread throughout the infected country from children to adults. There are many ways to make a prediction, in this case determining the prediction of the number of COVID- 19 sufferers can use machine learning, not only COVID-19. This study tries to predict when the COVID-19 Pandemic will decline by using the SVR algorithm with RBF, Linear, Polynomial, and Sigmoid kernels, selecting the model using SVR because SVR is able to overcome overfitting. This study uses a dataset from the Johns Hopkins University github using a sample of five countries with different numbers of COVID-19 cases. The results obtained for the RBF kernel are very good for five countries in making a graph pattern that fits between the actual data and the predicted data, by tuning different parameters in each country, then testing the gamma value to get the RMSE, R2, and MAE values, The best results are in Germany with an RMSE value of 0.099, then Italy with an RMSE value of 0.101, Indonesia with an RMSE value of 0.102, Brazil with an RMSE value of 0.105, and the US with an RMSE value of 0.105.
Keywords: COVID-19; SVR; kernel; prediction .

## Abstrak
Penyebaran Virus COVID-19 sangat mengkhawatirkan dan terus menyebar serta meluas di seluruh negara terinfeksi mulai dari anak-anak  hingga  orang  dewasa.  Banyak  cara  dalam  membuat  suatu  prediksi,  dalam  hal  ini  menentukan  prediksi  jumlah penderita  COVID-19  bisa  dengan  menggunakan machine  learning ,  tidak  hanya  COVID-19.  Penelitian  ini  mencoba memprediksi  kapan Pandemic COVID-19  ini  menurun  dengan  menggunakan  algoritma  SVR  dengan kernel RBF, Linear , Polynomial ,  dan Sigmoid ,  pemilihan  model  menggunakan  SVR  karena  SVR  mampu  mengatasi overfitting .  Penelitian  ini menggunakan dataset dari github John Hopkins University menggunakan sample lima negara dengan jumlah kasus COVID-19 yang berbeda. Hasil yang didapat untuk kernel RBF sangat baik untuk lima negara dalam membuat pola grafik yang fit antara data aktual dan data prediksi, dengan melakukan tunning parameter yang berbeda-beda di setiap negara, kemudian melakukan pengujian nilai gamma untuk mendapatkan nilai RMSE, R2, dan MAE, hasil terbaik ada pada negara Jerman dengan nilai RMSE 0.099, kemudian Itali dengan nilai RMSE 0.101, Indonesia nilai RMSE 0.102, brazil nilai RMSE 0.105, dan US nilai RMSE 0.105.
Kata kunci: COVID-19; SVR; kernel; prediksi .

## Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Pandemic COVID-19 sangat mengkhawatirkan masyarakat  hampir  di  seluruh  dunia  setiap  harinya jumlah  penderita  di  beberapa  negara  mengalami kenaikan  yang  signifikan.  Bagi  masyarakat  dan khususnya dunia usaha perlu adanya informasi prediksi kapan COVID-19 bisa segera berakhir hal itu merupakan
data penting yang dapat dijadikan bahan untuk membuat rencana.  Tanpa  ada  informasi  kapan  wabah  Covid-19 menurun,  tentu  akan  membuat  keadaan  menjadi  serba tidak  menentu.  Dalam  ketidakpastian,  rencana  tidak dapat  disusun. Dan akibatnya, dunia usaha, mengalami kemerosotan  drastis,  sebagian  mungkin  telah  gulung tikar.  Prediksi  seperti  angin  pembawa  harapan  bagi masyarakat  untuk  kembali  hidup  normal,  dan
beraktifitas  seperti  sedia  kala.  Banyak  cara  dalam membuat  suatu  prediksi,  dalam  hal  ini  menentukan prediksi  jumlah  penderita  COVID-19  bisa  dengan menggunakan  machine  learning,  tidak  hanya  COVID- 19,  prediksi  yang  dibuat  dengan  machine  learning mampu  memprediksi  seperti  saham,  ekonomi,  dan permintaan.  Sehingga  sangat  diperlukan  informasi prediksi  dalam  memudahkan  masyarakat  untuk  dapat menerima  informasi  contohnya  tentang  COVID-19. Beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  mengenai COVID-19.
Penelitian  pertama  menggunakan  metode  Naïve  Bayes diperoleh  prediksi  positif  yang  menunjukkan  angka 55,48%  dan  negatif  hasil  prediksi  44,52%.  Penelitian pertama  menghasilkan  klasifikasi  data  yang  telah diperoleh bahwa prediksi terbesar ditemukan pada status positif  terinfeksi  virus  COVID-19  mencapai  55,48%. Penelitian pertama ini menghasilkan hasil yang baik dan dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk  masyarakat agar  dapat  mengetahui  klasifikasi  status  terinfeksi COVID-19[1].
Penelitian  kedua  menggunakan  beberapa  model  yaitu linear  regresi,  LASSO  regresi,  dan Exponential Smoothing . Penelitian ini mengambil sample dari jumlah kematian  dan  jumlah  yang  pulih  dari  COVID-19 berdasarkan time  series dari  tahun  2019,  Sistem menganalisa  kumpulan data yang berisi  data masa lalu yang  aktual  dan  membuat  prediksi  yang  akan  datang, hasil  studi  membuktikan  bahwa  model  Exponential Smoothing mampu bekerja lebih baik dalam memprediksi  tingkat  kematian  dan  mengkonfirmasi kasus  COVID-19,  menurut  hasil  dari  model  linear regresi  dan  LASSO  regresi  tingkat  kematian  akan meningkat  di  masa  mendatang  dan  tingkat  pemulihan yang  lambat.[2].  Konsep  SVR  didasarkan  pada  risk minimization,  yaitu  untuk  mengestimasi  suatu  fungsi dengan cara meminimalkan batas atas dari generalization  error,  sehingga  SVR  mampu  mengatasi overfitting  dan  SVR  yang  lebih  rendah  dari  metode seperti  neural  network  selain  itu  Support  Vector Machine menggunakan kernel untuk mentransformasikan  ruang  input  ke  feature  space  atau mengimplementasikan  model  ke  dimensi  yang  lebih tinggi sehingga kasus non Linear y separable pada ruang input  menjadi Linear y  separable  pada  feature  space fungsi kernel ini  memiliki  banyak  jenis  diantaranya kernel Radial Basis Function (RBF), kernel Linear , dan kernel Polynomial [7]. Dan dari beberapa kernel tersebut beberapa  perbedaan  ketiga  fungsi kernel tersebut terdapat  pada  fungsi  pemetaannya  ke  dalam  feature space,  dan  masing-  masing kernel memiliki  kelebihan dan  kekurangan  yaitu  pada  setiap  kasus  tertentu sehingga  perlu  diadakannya  percobaan  dalam  mencari fungsi kernel terbaik.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  memprediksi  penurunan jumlah penderita pandemic COVID-19 dengan menggunakan  metode SVR dengan Kernel  RBF,
Sigmoid,  Polynomial, dan Linear  Regression .  Dengan mengambil sample lima  negara  dengan  kasus  yang berbeda.  Dan  melihat  seberapa  akurat  metode  dengan kernel tersebut  dalam  membentuk  prediksi.  Hasil  yang akan diberikan oleh SVR akan berbentuk kurva yang fit antara  data  aktual  dengan  data  prediksi  serta memprediksi  jumlah  penderita  COVID-19  untuk  hari- hari berikutnya.

## 2. Metode Penelitian
SVR  merupakan  penerapan  support  vector  machine (SVM) untuk kasus regresi. Dalam kasus regresi output berupa  bilangan riil atau continue .  SVR  merupakan metode yang dapat mengatasi overfitting, sehingga akan menghasilkan  performansi  yang  bagus.  Model  SVR sering  digunakan  untuk  meminimalkan  jumlah square error Algoritme SVR adalah teori yang diadaptasi  dari teori machine  learning yang  sudah  digunakan  untuk memecahkan masalah klasifikasi.
2.1. Dataset
Pada  Tabel  1  ini  dataset  yang  digunakan  adalah  data yang didapat dari github John Hopkins University . Data berisikan 165 negara yang terinfeksi COVID-19, adapun atribut  dari  165  negara  seperti  propinsi,  negara, koordinat  dan  long  serta  tanggal.  Dataset  ini  yang digunakan  untuk  penelitian  menggunakan  model SVR, dataset  ini  akan  dibersihkan  Kembali  jika  ditemukan data yang tidak valid / kosong.
Tabel 1. Deskripsi Dataset
Attribute Description Province/State Name Of Province Country/Region Name of Country
Lat Country Latitude
Long Country Longitude
Date Date  of  addition  case  infection COVID-19
Dataset yang dikumpulkan biasanya tidak langsung bisa diolah  sehingga  butuh  dikoreksi  seperti  kolom  yang tidak  sesuai,  seperti  dataset  yang  didapat  dari  John Hopkins dataset  tersebut  tidak memiliki kolom tanggal sehingga perlu dibuat kolom tanggal agar memudahkan pada saat melakukan prediksi. Adapun beberapa dataset ada  yang  selalu  memerlukan  update  seperti  kasus penambahan  penderita  COVID-19,  karena  setiap  hari jumlah  penderita  bertambah  maka  perlu  dilakukan penambahan  dataset  secara  berkala  agar  prediksi  yang dilakukan bisa menghasilkan prediksi yang baik. Dataset yang baik  bisa didapat  dari  membuat  prototype sendiri lalu di  uji coba dan akan menghasilkan data yang baik dan  akurat  sehingga  data  tersebut  bisa  diolah  untuk penelitian  lebih  lanjut,  ada  juga  dataset  yang  memang dikumpulkan oleh peneliti agar bisa digunakan bersama untuk  penelitian  masing-masing.  Tahapan  penelitian yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari Preprocessing  dataset,  Import  COVID-19  Data  & Library,  Setting  data  training,  data  testing  and  SVR
Parameter  and  kernel (epsilon,  gamma,  degree  etc) & Model Fitting, terlihat pada Gambar 1.
2.2. Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  dari  tahapan penelitian  yang  terdapat  pada  Gambar  1. Dataset yang diambil dari github John Hopkins University pada tahap preprocessing fokus  utama  yang  dilakukan  adalah memproses data mentah untuk menghasilkan data yang siap  untuk  membentuk  model  prediksi.  Hal  pertama yang dilakukan adalah memeriksa apakah ada nilai yang hilang  pada dataset .  Tahapan preprocessing data berfungsi  untuk  membantu  memperbaiki  kinerja algoritma,  sehingga  tingkat  keberhasilannya  lebih mendekati  nilai  sebenarnya.  Setelah  selesai  tahapan preprocessing , kemudian dilanjutkan melakukan import dataset dan library seperti  SVR,  R2_ score,  split  test pada machine  learning dan machine  learning yang digunakan adalah python. Setelah dataset dan library di import kemudian dataset dipisahkan  menjadi dataset training dan dataset  testing lalu  diuji  dengan menggunakan metode SVR ( Support Vector Regression ) dengan  beberapa Kernel yaitu RBF,  Sigmoid,  Linear, Polynomial kernel  tersebut  harus  menentukan  atau melakukan tunning  parameter disetiap  kernel  agar dalam  pengujian  bisa  menghasilkan  hasil  yang  baik, seperti gamma,  epsilon,  degree ,  dan  lainnya  pada masing-masing Kernel hingga  mendapatkan  hasil  yang maksimal.  Setelah  diuji  untuk  evaluasi  pengujian  akan diperoleh  nilai  seperti Root  Mean  Square  Error (RMSE),  M ean  Absolute  Error (MAE)  dan R-Square
(R2).  Pada  program  jurnal  linear  jika  ingin  digunakan pada  kernel  RBF,  polynomial,  sigmoid  cukup  diganti pada  tulisan  ‘linear’  dengan  kernel  yang  ingin  dipakai sedangkan tunning parameternya  disesuaikan  karena akan mempengaruhi hasil yang diinginkan, untuk RMS, MAE,  R2  dimana  data  training  dan  data  prediksi dilakukan perhitungan sesuai rumus yang dimasukan.

## Program Jurnal
svr=SVR(kernel='linear',  C=1e3,  gamma='scale', max_iter=-1, cache_size=200, tol=1)
svr.fit(x_train, y_train) x_test=x_train.reshape(-1,1) y_pred=svr.predict(x_test)
mae = mean_absolute_error(y_train, y_pred) rms= sqrt(mean_squared_error(y_train, y_pred)) r2 = r2_score(y_train,y_pred)
Setelah  melakukan  perbandingan  akan  didapat  hasil yang terbaik berupa grafik yang fit antara data aktual dan data  prediksi  kemudian  akan  tampak  hasil  penurunan jumlah  kasus  COVID-19  di  setiap  negara.  Sehingga hasil yang akan didapat tergantung dari ketepatan dalam mengatur  nilai  parameter  pada  masing-masing kernel . Adapun  nilai  default  parameter  terlihat  pada  Tabel  2 [18],  nilai  tersebut  adalah  nilai  awal  ketika  ingin menggunakan  beberapa  kernel  pada  SVR,  yaitu  RBF dengan  C  adalah  nilai  parameter  regulasi,  Gamma adalah  kernel  koefisien  untuk  rbf,  poly,  dan  sigmoid nilai  awal  adalah  scale,  Epsilon  yaitu  sembarang  nilai positif ( nilai yang paling kecil atau bisa yang terbesar) dimana  nilai  positif  inilah  yang  membantu  untuk menaksir  nilai  limit  dan  kebenaran  nilainya,  Coef0 adalah independen dalam fungsi kernel hanya digunakan pada  kernel  polynomial  dan  sigmoid  nilai  defaultnya adalah  0,  Degree  adalah  fungsi  kernel  yang  digunakan pada  polynomial  dan  Suku  pangkat  tertinggi  dalam polynomial nilai default pada polynomial adalah 3.
Tabel 2. Nilai Default Parameter SVR Kernel C Gamma Epsilon Coef0 Degree RBF 1 Scale 0.1 Linear 1 0.1 Polynomial 1 Scale 0.1 0 3 Sigmoid 1 Scale 0.1 0
2.3 Parameter Tunning Parameter  tunning dilakukan  untuk  mencari  nilai parameter paling  optimal  dalam  membentuk  model prediksi  terbaik.  Proses parameter  tunning berfokus pada pemilihan nilai parameter kernel seperti gamma, C, coef0,  degree,  epsilon,  max_iter,  Tol, dan Cache_size . Pengujian untuk menentukan nilai parameter yang tepat perlu  dilakukan  secara  berulang  [16].  Setelah mendapatkan  parameter  yang  paling  optimal,  yaitu dengan  akurasi  model  terbaik,  model  kembali  diuji untuk dievaluasi menggunakan data uji.
Preprocessing Dataset Import COVID-19 Data & libarry
Setting data training , data testing and SVR Parameter and kernel (epsilon, gamma,
degree etc) & Model Fitting RMSE, MAE, R2
Result Chart ( Predictions of a decrease in the number of cases and error value)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dalam  melihat  hasil  suatu  prediksi  dilakukan  suatu evaluasi. Evaluasi tersebut digunakan untuk mengetahui keakuratan  hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan terhadap data yang sebenarnya. Beberapa metode dapat digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  kesalahan peramalan  dan  metode  yang  digunakan  diantaranya adalah Root  Mean  Squared  Error (RMSE).  RMSE merupakan metode yang cukup sering digunakan dalam mengevaluasi  kinerja  prediksi  dengan  menggunakan RMSE.  Hal  yang  membuat  berbeda  karena  adanya keacakan  pada  data  atau  karena  tidak  mengandung estimasi yang akurat. RMSE merupakan akar nilai dari MSE yang sudah dicari sebelumnya, RMSE digunakan untuk mencari nilai akurasi hasil peramalan dengan data history  dengan  menggunakan  rumus  yang  ditunjukkan dengan  nilai  kesalahan.  Semakin  kecil  nilai  yang dihasilkan  semakin  bagus  pula  hasil  peramalan  yang dilakukan [17].
Eksperimen  kesatu  negara  US  menggunakan  semua kernel .  Pada Pengujian pertama dilakukan pada negara US, dimana jumlah penderita dan tanggal  atau hari  ke, sebagai nilai x dan y, pengujian dilakukan menggunakan SVR  dengan Kernel Linear,  Sigmoid,  Polynomial,  dan RBF .  Hasil dari  pengujian bervariasi  dimulai dari hasil yang sangat jauh antara data aktual dengan data prediksi, hingga hasil prediksi yang sangat terlihat fit dengan data aktual.  Hasil  COVID-19  yang  bervariasi  tersebut menggambarkan  model  yang  cocok  digunakan  untuk memprediksi kasus jumlah penderita COVID-19
Gambar 2. Kernel Linear Negara US
Terlihat  garis  warna  biru  untuk  data  aktual  dengan jumlah  penderita  terus  bergerak  naik  dan  garis  warna kuning untuk data prediksi. Pada Gambar 2 kernel yang digunakan adalah Linear hasil yang ditampilkan Gambar 2  tidak  fit  antara  data  aktual  dengan  data  prediksi. Jumlah penderita semakin naik sedangkan hasil prediksi tidak  bisa  mengikuti  hasil  data  aktual  dan  tidak membentuk  kurva  yang  fit,  maka  untuk  kernel  linear tidak  bisa  memprediksi  penderita  COVID-19  dengan baik.  Kernel  linear  membentuk  garis  lurus  tidak  bisa membentuk  garis kurva yang fleksibel  sehingga linear, walaupun parameter di tunning dengan baik tetap kurva yang dibentuk linear tidak bisa mengikuti data aktual.
Gambar 3. Kernel Sigmoid Negara US
Kemudian dilanjutkan dengan pengujian menggunakan Kernel Sigmoid, pada Gambar 3 terlihat kurva Sigmoid tidak  bisa  memprediksi  penderita  COVID-19.  Terlihat data  aktual  jumlah  penderita  COVID-19  tidak  bisa  fit dengan  data  prediksi,  kurva  yang  dibentukpun  oleh kernel sigmoid tidak fit. Sehingga kernel sigmoid tidak bisa  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  jumlah penderita COVID-19.
Gambar 4. Kernel Polynomial Negara US
Lalu  terlihat  pada  Gambar  4  menggunakan Kernel Polynomial untuk  jumlah  penderita  COVID-19  mulai terlihat fit antara data prediksi dengan data aktual. Tetapi kurva  prediksi  jumlah  penderita  COVID-19  tidak seluruhnya  fit  masih  yang  meleset  dari  data  aktual. Sehingga  metode  polynomial  tidak  bisa  memprediksi dengan  baik  jumlah  penderita  COVID-19  yang  akan datang.
Gambar 5. Kernel RBF Negara US
Terakhir terlihat pada Gambar 5 kurva yang ditampilkan tampak  fit  antara  data  prediksi  dan  aktual  untuk memprediksi  jumlah  penurunan  penderita  COVID-19.
Untuk  prediksi  terlihat  adanya  jumlah  penderita COVID-19 yang sangat fit sehingga untuk Kernel RBF terlihat  lebih  bisa  memprediksi  jumlah  penderita COVID-19.  Nilai parameter pada  kernel  RBF  yang digunakan  dari  sample  untuk  memprediksi  jumlah penderita COVID-19 ada pada Tabel 3 :
Tabel 3. Nilai Parameter pada Negara US Kernel C Gamma Epsilon Coef0 Degree Linear 10 Scale Polynomial 10 0.1 0.1 2 Sigmoid 99000 Scale 0.1 0.1 RBF 600000 0.1 0.1
Pengujian  untuk  memprediksi  jumlah  penderita COVID-19  dilakukan  berulang  pada  kernel  Linear, Polynomial, Sigmoid, dan RBF seperti merubah nilai C pada setiap kernel atau gamma agar menghasilkan kurva yang  fit  antara  data  aktual  dengan  data  prediksi. Pengujian  pada data jumlah penderita COVID-19  yang sama pun dilakukan terhadap  beberapa negara lainnya, dengan menggunakan teknik yang sama hanya nilai pada parameter  saja  yang  berubah.  Untuk  nilai  parameter yang  dirubah  dalam  memprediksi  jumlah  penderita COVID-19  pada  negara  US  dengan  gamma  0.25 menjadi  yang  paling  baik  dengan  nilai  RMSE  0.105 dengan  data  prediksi  4178020.880  mendekati  data aktual,  dengan  nilai  RMSE  yang  mendekati  angka  0 maka kurva yang dibentuk dipastikan sangat fit. Eksperimen  kedua  negara  Brazil  menggunakan  semua Kernel ,  percobaan  yang  dilakukan  terhadap  negara Brazil  untuk kernel  Linear, Polynomial,  Sigmoid sama dengan  negara  US  tidak  bisa  fit  antara  data  aktual dengan  data  prediksi  sehingga  percobaan  yang  paling baik  dengan  menggunakan  kernel  RBF.  Kernel  RBF dalam membentuk kurva yang fit pada jumlah penderita COVID-19 terlihat sangat baik antara data aktual dengan data prediksi terlihat Kernel RBF pada Gambar 6. Kurva yang terbentuk oleh data aktual dan data prediksi mampu membentuk garis yang fit, kurva tersebut terlihat makin menunjukan  jumlah  penderita  yang  bertambah  setiap harinya.
Gambar 6. Kernel RBF Negara Brazil
Pada  tabel  4  terlihat  nilai  parameter  pada kernel RBF, pengujian  pun  dilakukan  berulang  untuk  mendapatkan hasil yang maksimal pada kernel RBF. Sedangkan untuk nilai  parameter  lainnya  berusaha  di tunning maksimal
tetapi  masih  belum  fit  antara  data  aktual  dan  data prediksi  untuk  jumlah  penderita  COVID-19.  Tabel  4 pada  pengujian  negara  Brazil  untuk  gamma  1 mendapatkan nilai RMSE terkecil yaitu 0.10501 dengan nilai  data  prediksi  2394512.891,  nilai  RMSE  yang mendekati angka 0 ada pada RBF gamma 1.
Tabel 4. Nilai Parameter pada Negara Brazil Kernel C Gamma Epsilon Coef0 Degree Linear 10 Scale Polynomial 10 0.1 0.1 2 Sigmoid 70000 Scale 0.1 0.1 RBF 600000 1 0.1
Eksperimen  ketiga  negara  Indonesia  menggunakan semua kernel agar  dapat  diketahui  pasti kernel  yang baik. Kernel RBF dalam membentuk kurva yang fit pada jumlah penderita COVID-19 terlihat sangat baik antara data  aktual  dengan  data  prediksi  terlihat  Kernel  RBF pada Gambar 7. Kurva yang terbentuk oleh data aktual dan  data  prediksi  mampu  membentuk  garis  yang  fit, kurva  tersebut  terlihat  makin  menunjukan  jumlah penderita yang bertambah setiap harinya.

## Gambar 7. Kernel RBF Negara Indonesia
Pada  Tabel  5  terlihat nilai parameter pada kernel RBF, pengujian  pun  dilakukan  berulang  untuk  mendapatkan hasil yang maksimal pada kernel RBF. Sedangkan untuk nilai  parameter  lainnya  berusaha  di tunning maksimal tetapi belum berhasil masih belum fit antara data aktual dan  data  prediksi  untuk  jumlah  penderita  COVID-19. Tabel 5 pada pengujian negara Indonesia untuk gamma 0.15  dengan  RMSE  0.1021,  nilai  data  prediksi 1385634.900  nilai  parameter  tersebut  harus  sangat disesuaikan dan tepat agar hasil kurvanya maksimal.
Tabel 5. Nilai Parameter Pada Negara Indonesia Kernel C Gamma Epsilon Coef0 Degree Linear 10 Scale Polynomial 10 0.1 0.1 2 Sigmoid 30000 Scale 0.1 0.1 RBF 2000000 0.1 0.1
Eksperimen  keempat  negara  Itali  menggunakan  semua Kernel percobaan yang dilakukan terhadap negara Itali dengan  beberapa  percobaan  nilai  parameter.  Untuk kernel Linear, Polynomial, Sigmoid sama dengan negara US tidak bisa fit antara data aktual dengan data prediksi sehingga percobaan yang paling baik dengan
menggunakan kernel RBF. Kernel RBF pada negara Itali membentuk  kurva  yang  fit  pada  jumlah  penderita COVID-19 terlihat sangat baik antara data aktual dengan data prediksi terlihat Kernel RBF pada Gambar 8.
Gambar 8. Kernel RBF Negara Italy
terlihat nilai parameter pada kernel RBF, pengujian pun dilakukan  berulang  untuk  mendapatkan  hasil  yang maksimal  pada  kernel  RBF.  Sedangkan  untuk  nilai parameter lainnya  berusaha  di tunning maksimal tetapi masih  belum  berhasil  fit  antara  data  aktual  dan  data prediksi  untuk  jumlah  penderita  COVID-19.  Tabel  6 pada  pengujian  negara  Itali  untuk  gamma  0.1  dengan RMSE  0.1021,  nilai  parameter  tersebut  harus  sangat disesuaikan dan tepat agar hasil kurvanya maksimal.
Tabel 6. Nilai Parameter pada Negara Italy Kernel C Gamma Epsilon Coef0 Degree Linear 10 Scale Polynomial 10 0.1 0.1 2 Sigmoid 300000 Scale 0.1 0.1 RBF 600000 0.1 0.01
Gambar 9. Kernel RBF Negara Jerman
Pada  pengujian  kelima  Gambar  9,  mendapatkan  hasil baik karena terlihat sangat fit antara data aktual dengan data prediksi. Hasil yang didapat untuk Negara Jerman dengan gamma 1 adalah yang paling baik mendapatkan nilai  RMSE  0.100732  dan  nilai  prediksi  206277.899 mendekati data aktual. Tunning parameter pada negara Jerman  dilakukan  secara  berulang  agar  menghasilkan nilai error yang kecil, nilai parameter terlihat pada Tabel 7 dimana nilai tersebut digunakan pada metode RBF.
Tabel 7. Nilai Parameter pada Negara Jerman
Kernel C Gamma Epsilon Coef0 Degree Linear 10 Scale Polynomial 10 0.1 0.1 2 Sigmoid 300000 Scale 0.1 0.1 RBF 900000 0.1 0.01
Hasil  analisa  pada  seluruh  pengujian  bahwa  untuk membuat  kurva  yang  akurat  antara  data  aktual  dengan data prediksi hanya bisa dilakukan oleh kernel RBF, jika dilihat  dari  kurva  di  setiap  negara  yang  dibentuk  oleh kurva tersebut maka terlihat jelas kurva membentuk data yang fit, dibandingkan dengan kernel lainnya walaupun parameter  dirubah  dengan  sebaik  mungkin  tetap  saja hanya kernel RBF yang paling baik. Begitu juga dengan hasil error yang ditampilkan seperti RMSE untuk kernel RBF terlihat paling mendekati angka 0, jika nilai RMSE mendekati  angka  0  maka  prediksi  yang  dihasilkan  pun menjadi lebih baik seperti contoh pada negara US nilai RMSE  0.105,  selain  itu  untuk  mendapatkan  nilai  error yang kecil maka nilai parameter harus di tunning terlebih dahulu seperti nilai gamma, C, coef, dan degree. Dengan demikian  jika kernel menghasilkan  kurva  yang  fit  lalu nilai error kecil maka akan menghasilkan prediksi yang baik terlihat pada Gambar 10 adalah hasil perbandingan nilai  RMSE  pada  setiap  negara  terlihat  bahwa  negara jerman  mempunyai  nilai  RMSE  0.99  kemudian  nilai RMSE  pada  negara  Itali  0.101,  setelah  negara  Itali dilanjut  negara  Indonesia  dengan  nilai  RMSE  0.102, untuk  negara  Brazil  dengan  nilai  RMSE  0.105,  nilai RMSE Brazil sama dengan nilai RMSE yang ada pada negara US.
Gambar 10. Hasil Perbandingan Nilai RMSE Setiap Negara

## 3.1. Hasil Prediksi
Setelah  melakukan  beberapa  kali  pengujian  pada beberapa  negara  untuk  melihat  penurunan  jumlah penderita COVID-19, hasil yang diperoleh setiap negara berbeda.  Prediksi  yang  dihasilkan  dilakukan  pengujian dengan kernel RBF dimana kernel tersebut menghasilkan  kurva  yang  sangat  fit  pada  kurva  antara data  aktual  dengan  data  prediksi  dalam  memprediksi penurunan  jumlah  penderita  COVID-19  yang  ada  di beberapa negara. Hasil yang diujikan oleh metode SVR terlihat  pada  Gambar  11  prediksi  COVID-19  untuk negara  Indonesia  mengalami  penurunan  jumlah
penderita  COVID-19  yang  belum  terlalu  signifikan masih sedikit berkurangnya penderita.
Gambar 11. Prediksi Negara Indonesia
Gambar  12  adalah  hasil  prediksi  yang  terlihat  pada negara  US  pada  jumlah  penderita  COVID-19.  Kurva pada  gambar  mengalami  penurunan  yang  signifikan pada  jumlah  penderita  COVID-19.  Sempat  terlihat puncak  jumlah  penderita  COVID-19  tetapi  kemudian perlahan  kurva  tersebut  melandai  atau  berkurangnya jumlah penderita COVID-19.

## Gambar 12. Prediksi Negara US
Gambar  13  adalah  hasil  prediksi  yang  terlihat  pada negara  Itali  pada  jumlah  penderita  COVID-19.  Kurva pada  gambar  mengalami  penurunan  yang  signifikan pada  jumlah  penderita  COVID-19.  Sempat  terlihat puncak jumlah penderita COVID-19 kemudian perlahan kurva  tersebut  melandai  atau  berkurangnya  jumlah penderita COVID-19 tetapi terlihat kurva kembali stabil setelah berkurangnya jumlah penderita COVID-19.

## Gambar 13. Prediksi Negara Italy
Gambar  14  adalah  hasil  prediksi  yang  terlihat  pada negara Jerman pada jumlah penderita COVID-19. Kurva pada  gambar  mengalami  penurunan  yang  signifikan pada  jumlah  penderita  COVID-19.  Sempat  terlihat puncak jumlah penderita COVID-19 kemudian perlahan
kurva  tersebut  melandai  atau  berkurangnya  jumlah penderita COVID-19 tetapi terlihat kurva kembali stabil setelah  berkurangnya  jumlah  penderita  COVID-19. Kurva pada Gambar 14 dihasilkan oleh kernel RBF pada saat memprediksi jumlah penurunan penderita COVID- 19.

## Gambar 14. Prediksi Negara Jerman
Gambar  15  adalah  hasil  prediksi  yang  terlihat  pada negara Brazil pada jumlah penderita COVID-19. Kurva pada gambar mengalami kenaikan yang signifikan pada jumlah penderita COVID-19. Data prediksi tidak terlihat adanya  penurunan  jumlah  penderita  COVID-19 sehingga kurva terus mengalami kenaikan  pada  jumlah penderita COVID-19. Kurva pada Gambar 15 dihasilkan oleh kernel RBF  pada  saat  memprediksi  jumlah penurunan penderita COVID-19.

## Gambar 15. Prediksi Negara Brazil

## 4.   Kesimpulan
Dari selesainya penelitian dengan judul “ Support Vector Regression (SVR)  Dalam  Prediksi  Kasus  Jumlah Penderita COVID-19” dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:  Algoritma  SVR  dengan Kernel Linear , Polynomial , Sigmoid tidak  dapat  digunakan  untuk prediksi kasus COVID-19 karena hasil yang tidak baik. Sedangkan  untuk Kernel RBF sangat  bisa  digunakan untuk  prediksi  jumlah  kasus  COVID-19  karena membentuk  grafik  yang  fit  antara  data  aktual  dengan data  prediksi.  Pencarian  nilai  RMSE  pada Kernel RBF di setiap negara, membantu untuk mengevaluasi kinerja Kernel tersebut  dalam  memprediksi  kasus  COVID-19. Perubahan  yang  dilakukan  pada  parameter  disetiap kernel sangat  berpengaruh  terhadap  kurva  yang  dibuat masing-masing kernel ,  Ketika  parameter  tidak  di tunning dengan  baik,  maka  hasil  kurva  yang  dibentuk tidak  akan  fit  dengan  data  aktual.  Sangat  disarankan menggunakan  nilai  default  untuk  beberapa  parameter.
Hasil  evaluasi  dan  validasi  yang  dilakukan  dengan mencari nilai Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), terkecil dan nilai R2 score yang mendekati  1, kernel yang  diujikan  yang  terbaik  adalah RBF dengan menggunakan tunning parameter gamma 1 dan  0.25  dengan  hasil  RMSE  yang  mendekati  angka  0 dan  R2  mendekati  angka  1.  Hasil  nilai  perbandingan RMSE  pada  negara  yang  paling  rendah  adalah  Jerman dengan  nilai  0.99  kemudian  Itali  0.101,  lalu  Indonesia denga  nilai  0.102,  Brazil  dengan  nilai  0.105  dan  US dengan nilai 0.105.

## Daftar Pustaka
[1] Aditia,  A.  (2021).  Covid-19:  Epidemiologi, Virologi,  Penularan,  Gejala  Klinis,  Diagnosa, Tatalaksana, Faktor Risiko dan Pencegahan. Jurnal Penelitian Perawat Profesional, 3(4), 653-660.
[2] Arfan,  A.,  &  ETP,  L.  (2020).  Perbandingan Algoritma Long Short-Term Memory dengan SVR Pada Prediksi  Harga Saham  di Indonesia. PETIR, 13(1), 33 - 43.
[3] Cahyono,  R.  E.,  Sugiono  ,  J.  P.,  &  Tjandra  ,  S. (2019).  Analisis  Kinerja  Metode  Support  Vector Regression  (SVR)  dalam  Memprediksi  Indeks Harga  Konsumen.  JTIM  :  Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Multimedia,  1(2),  106-116. https://doi.org/10.35746/jtim.v1i2.22.
[4] Elfi  Quyuni  R.,  Moh  Alimansur.,  2020.  Upaya Pencegahan dengan Kepatuhan dalam Pencegahan Penularan  Covid-19  pada  Relawan  Covid.  Jurnal Recode. No. 4. Vol. 1..
[5] F.  Rustam  et  al,  2020.  COVID-19  Future Forecasting  Using  Supervised  Machine  Learning Models,  in  IEEE  Access,  vol.  8,  pp.  101489- 101499
[6] Hairunisa  N,  Amalia  H.  Review:  Penyakit  Virus Corona  Baru  2019  (COVID-19).  J  Biomedika Kesehat [Internet]. 2020 Jun. 30.
[7] Herlawati, 2020. COVID-19 Spread Pattern Using Support  Vector  Regression.  Journal  Penelitian Ilmu  Komputer  System  Embedded  &  Logic,  Vol (1): 67 – 7
[8] Hendayanti,  Ni  &  Suniantara,  I  Ketut  & Nurhidayati,  Maulida.  (2019).  Penerapan  Support Vector  Regression  (Svr)  Dalam  Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik Ke Bali. Jurnal Varian. 3. 43-50. 10.30812/varian.v3i1.506.
[9] Shiyammurti,  N.  R.,  Saputri,  D.  A.,  &  Syafira, E.(2020). Dampak Pandemi Covid-19 di PT. Bursa Efek  Indonesia  (  BEI  ).  Journal  of  Accounting Taxing and Auditing (JATA) ISSN, 1(1).
[10] Lestari,  M.  I.,  &  Anggraeni,  D.  (2021).  Analisis Dampak  Sentimen  Masyarakat  Selama  Pandemi Covid-19  Terhadap  Kurs  Rupiah  (Studi  Kasus Pandemi  Covid-19  di  Indonesia).  Jurnal  EMBA: Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  Dan Akuntansi, 9(1).
[11] N.  P.  Hendayanti,  I.  K.  P.  Suniantara,  and  M.
Nurhidayati, “Penerapan Support Vector Regression  (SVR)  Dalam  Memprediksi  Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik Ke Bali”, Jurnal Varian, vol. 3, no. 1, pp. 43-50, Oct. 2019.
[12] Noval  Dini  Maulana,  et  al.  2019.  Implementasi Metode  Support  Vector  Regression  (SVR)Dalam Peramalan  Penjualan  Roti  (Studi  Kasus:  Harum Bakery) Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 3, No. 3, hlm. 2986-2995.
[13] Puji  Hari  Santoso,  2020.  Application  Of  Data Mining Classification For Covid-19 Infected Status Using  Algortima  Naïve  Method,  Volume  4 Number 1 May 2020, pp. 267-275
[14] Saputra,  G.  H.,  Wigena,  A.  H.,  &  Sartono,  B. (2019).  Penggunaan  Support  Vector  Regression Dalam Pemodelan Indeks Saham Syariah
Indonesia  Dengan  Algoritme  Grid  Search.
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 3(2), 148–160.
[15] Wandra,  W.,  Cikusin,  Y.,  &  Hayat,  H.  (2021). Wabah Corona Virus (Covid-19) (Studi Pada Desa Pandansari Lor Kecamatan Poncokusumo Kabupaten  Malang).  Jurnal  Inovasi  Penelitian, 2(5), 1627-1634.
[16] Yao,  Wanxiang  &  Zhang,  Chunxiao  &  Hao, Haodong  &  Wang,  Xiao  &  Li,  Xianli,  2018.  A Support  Vector  Machine  Approach  To  Estimate Global Solar Radiation With The Influence Of Fog And  Haze,  Renewable  Energy,  Elsevier,  vol. 128(PA), pages 155-162.
[17] Zhan  C,  Tse  CK,  Lai  Z,  Hao  T,  Su  J  2020. Prediction  of  COVID-19  spreading  profiles  in South Korea, Italy and Iran by data-driven coding. PLoS ONE 15(7): e0234763